-
Типы методов принятия решений
Формализованные Неформализованные
Аналитический Мозговой штурм
Статистический Метод Дельфи
Математическое программирование Метод сценариев
Теоретико-игровые Метод дерева решений
-
Характеристика аналитических методов принятия решений
*теория вероятностей
*теория массового обслуживания
*метод динамики средней
-
Характеристика статистических методов принятия решений
*последовательный анализ
*метод статистических испытаний
-
Характеристика методов математического программирования
*линейное
*нелинейное
*динамическое
-
Характеристика теоретико-игровых методов принятия решений
*теория игр
*теория стратегических решений
-
Характеристика методов и приемов анализа альтернативных действий
-
Методы прогнозирования количественные и качественные
Методы прогнозирования используются для предвидения изменений и последствий влияния внешней и внутренней среды на организацию и подразделяются на количественные и качественные.
К качественным методам прогнозирования относятся в основном методы предвидения спроса, такие как мнение потребителей, мнение покупателей, мнение опытных менеджеров, рыночные тесты. С помощью этих методов определяют, как изменится объем и структура продаж в зависимости от цены товара, местонахождения и уровня доходов клиентов и других факторов.
К количественным методам прогнозирования относят анализ временных рядов (АВР) и корреляционно-регрессионный анализ (КРА). АВР позволяет сделать выводы о текущем изменении показателей во времени. В прогнозных расчетах обычно используется следующая модель: Y=f(T,C,S,R), где Y – прогнозируемый объект; T – основной тренд (тенденция); C – цикличность колебания вокруг тренда; S – сезонные колебания; R – необъясненные колебания (ошибки прогноза).
Метод корреляционно-регрессионного анализа (КРА) построен на использовании моделей причинного прогнозирования, которые содержат ряд переменных, имеющих отношение к предсказываемой переменной.
В основе корреляционного анализа лежит расчет коэффициентов корреляции – +1 < r > -1. Эти коэффициенты показывают степень, или силу линейной взаимосвязи.
После определения связи между этими переменными строится статистическая модель, которая и используется для прогноза. Наиболее часто используемой количественной моделью является модель линейного регрессионного анализа. Y=ao+a1x
где y – значение независимой переменной; a1 – коэффициент, определяющий угол наклона прямой; a0 – отрезок, отсекаемый прямой на оси у; x – независимая переменная.
-
Характеристика моделей принятия управленческих решений
Модель - это представление объекта системы или идеи в некоторой форме отличной от самой целостности. Она является упрощенным изображением конкретной жизненной (управленческой) ситуации. Другими словами, в моделях ‑ определенным образом отображаются реальные события, обстоятельства и т.д. Прежде чем рассмотреть широко используемые современными организациями модели необходимо описать три базовых типа моделей:
-
физическая модель (представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы). Отличительная характеристика физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность.
-
аналоговая модель (представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой). Пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязи всех работников);
-
математическая модель (в этой модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события).